В България и в чужбина са натрупали значителен опит в разработването и прилагането на компютърните технологии и математически методи за решаване на задачи по теоретична и практическа медицина. В началните етапи на работа в тази област се фокусира върху създаването на методи и модели за опознаването в дълбочина на патологични процеси в отделните органи и системи.
Модерният нивото на развитие на компютърните технологии дава възможност да се създаде ново поколение информационни продукти - разпределена автоматизирана техника за медицинска информация, като предлага на информирани решения за медицинска въз основа на клиничните характеристики на положението в отделните етапи на пациента.
Съкращаване на времето за диагностика чрез намаляване на броя на диагностични тестове са свързани с ниската надеждност на диагнозата. Използването на системи базирани на вероятностни методи за диагностика, което позволява чрез намаляване на броя на диагностичните проблеми значително да намали времето за диагностика, и по тази причина, размерът на предоставените данни не е за сметка на обективността и достоверността на диагнозата.
В този документ, вероятност модел за дистанционно система диагностика съгласно която потребителят признаци могат да бъдат причислени към един от редица състояния, съответстващи на възможно заболяването. Членки се характеризират с вероятности и формират пълна група от събития. В процеса на диагностициране отстъпка пациент диагностични въпроси и отговори в зависимост от тяхната вероятност за заболяване варират. Въпроси за отстъпка, докато една от вероятностите за състояния (заболяване или липса на заболяване), няма да надвишава прага, дадено от потребителя на системата.
Всяка проверка матрица характеризира с условните вероятности P, чиито колони съответстват на състоянията, и линиите - резултати тест задача. Резултатът като цяло - това събитие е да се получи никакъв отговор - симптом на отговорите на групата, обединени от определена функция. Клетките на матрицата съдържа - вероятността, че ще има симптом с болестта.
Стойностите на вероятностите са определени от медицински експерти, които имат право да ги редактирате. Пример симптом скала за оценка на вероятността за дадено заболяване е показано в таблица.
Пълното доверие в диагнозата
Недвусмислено отклонение диагноза
Вероятността е много голям
Вероятността е много малък
Вместо да не
По-скоро не, отколкото да
Познаването на условните вероятности, вероятността от получаване на държави и за тях резултат, с помощта на Бейс теорема, можем да изчислим условната вероятност за наличие на обект на диагноза на болестта, при условие че след следващата проверка получил й-ти резултат. Тези вероятности се считат априори вероятността от състоянието, в подбора и поведение на следващата диагностичния тест.
Ако пациентът е в началото не е известно, че е разумно да се предположи, че първоначалните вероятностите държави са равни.
Въз основа на индекса на максималната средна информация предварително избраната система най-информативен проверка. фигура предложен диаграма, за да изберете най-информативен тест. Въвеждаме следните понятия: - априори ентропия, която характеризира състоянието на проверката за диагностична система преди началото на к; - средно последващ състояние ентропия след условния изпитанието на к.
В априори ентропията преди теста за к се изчислява както следва:
Ентропия само след проверка на к се изчислява, както следва:
В този случай - условната ентропия, характеризиращи промените на диагноза състоянието на пациента система на несигурност в случай на приключване на проверката к резултат.
Извършва едно изпитание - са дадени въпроси и възможни отговори. пациент Response с помощта на специална процедура се образува в резултата.
След това, от избрания ред проверка матрицата на условни вероятности съответните Получената симптом.
Съгласно формула Бейс "за конкурентните хипотези се изчислява нова вероятностно разпределение - възможно диагностика на пациента.
Одитът изключени от списъка. Цикълът се повтаря, докато вероятността от една от болестите, няма да надвишава предварително определения праг ниво или целия списък е изчерпан симптом проверки. Въз основа на одита заключава, че най-вероятно болестта. Софтуер изпълнение на алгоритъма изпълнява в Borland C ++ Картини.
Предложената вероятностен модел за диагностика на заболяванията, както и алгоритъма на търсене насочен от диагностични проверки намаляване на броя на зададените въпроси. Това води до ефективно използване на наличните ресурси чрез намаляване на разходите за труд на медицинските работници, намаляване на обема на информацията, предавана по информационния канал, и натоварването на съществуващите медицински диагностични устройства, като същевременно осигурява висока надеждност и обективност на работата на диагностициране на системата.
Свързани статии